편입학 이후에는 기초이론 습득부터 응용기술 개발까지 체계적인 학습계획을 수립하여 전공자로서의 역량을 폭넓게 확장할 예정입니다.
이와 같은 특성에 대한 이해를 높이기 위해 '배터리 관리시스템(BMS)', '배터리 진단기술', '임피던스 분석이론' 등을 중점적으로 이수할 계획입니다.
마지막 학기에는 배터리 응용 사례를 중심으로 한 종합설계 과목을 통해 학습한 이론을 통합해보는 경험을 할 계획입니다.
종합적으로 저는 스마트 배터리공학과 편입 이후 배터리의 기초이론, 진단기술, 시스템 통합기술을 균형 있게 학습하고, 전공을 실무에 적용할 수 있는 기반을 탄탄하게 마련할 계획입니다.
스마트 배터리공학을 학문적으로 접근하고자 한 가장 근본적인 계기는, 현장에서 반복적으로 마주쳤던 한계 경험에서 비롯되었습니다.
한양사이버대학교 스마트배터리공학과를 선택하게 된 이유는 이론과 응용을 균형 있게 학습할 수 있는 체계적인 전공 구조에 매력을 느꼈기 때문입니다.
스마트 배터리공학과에서의 전공 학습은 제가 가진 실무 경험을 이론으로 승화시키는 기회가 될 것이며, 이는 제 미래의 진로를 더욱 구체화하는 출발점이 될 것입니다.
따라서 저는 단순한 진로 설정이 아니라, 실제로 경험에서 비롯된 필요와 관심을 바탕으로 스마트 배터리공학이라는 전공을 진지하게 선택하게 되었습니다.

이와 같은 특성에 대한 이해를 높이기 위해 '배터리 관리시스템(BMS)', '배터리 진단기술', '임피던스 분석이론' 등을 중점적으로 이수할 계획입니다.
강의에서 제공되는 내용을 복습한 후, Python이나 MATLAB과 같은 분석도구를 활용해 간단한 데이터 기반 예측 실습도 병행하며 기술 역량을 향상시킬 예정입니다.
이를 위해 '배터리 팩 설계', '열관리 시스템', '전력전자 기초' 등의 과목을 수강하고, 관련 프로젝트나 캡스톤 디자인과제에 참여하여 실제적인 설계 경험을 쌓고자 합니다.
이에 따라 'C언어', 'Ardu ino', 'Raspber ry Pi' 등을 활용한 오픈소스 실습도 방학 중에 별도로 계획하고 있으며, 유관도서를 구입하여 자율학습을 진행할 예정입니다.
2학기부터는 배터리 시스템 동작 원리를 다루는 전공과목들을 확대하고, 실험과목도 함께 수강하면서 실제 데이터 분석을 병행하려 합니다.
마지막 학기에는 배터리 응용 사례를 중심으로 한 종합설계 과목을 통해 학습한 이론을 통합해보는 경험을 할 계획입니다.
종합적으로 저는 스마트 배터리공학과 편입 이후 배터리의 기초이론, 진단기술, 시스템 통합기술을 균형 있게 학습하고, 전공을 실무에 적용할 수 있는 기반을 탄탄하게 마련할 계획입니다.
실무에서의 경험이 학문적 동기를 강화하는 계기가 되었고 , 이는 곧 편입이라는 구체적인 진로 선택으로 이어졌습니다.
특히 전지재료, 전기화학반응, BMS 설계, 진단 알고리즘 등 스마트 배터리 전공에 필수적인 과목들이 명확히 구성되어 있으며, 온라인 중심의 강의 제공 방식을 통해 시간적 제약을 극복하면서도 꾸준한 학습이 가능하다는 점에서 제 학습 방식과 잘 맞는다고 판단했습니다.
스마트 배터리공학과에서의 전공 학습은 제가 가진 실무 경험을 이론으로 승화시키는 기회가 될 것이며, 이는 제 미래의 진로를 더욱 구체화하는 출발점이 될 것입니다.
따라서 저는 단순한 진로 설정이 아니라, 실제로 경험에서 비롯된 필요와 관심을 바탕으로 스마트 배터리공학이라는 전공을 진지하게 선택하게 되었습니다.
구성 요소의 역할과 전류 흐름을 하나하나 되짚어가며, 무엇이 문제였는지를 집요하게 분석했던 그 시간이 저에게는 학문적으로 접근하는 데 중요한 태도를 심어 주는 계기가 되었습니다.
특히 배터리 관련 장비를 다룰 때 예측할 수 없는 에러가 반복되었고, 단순히 장비 오류로 결론을 내리기보다는 그 원인을 찾으려는 분석적 태도가 문제 해결에 실질적인 도움이 되었습니다.
저의 가치관은 단순히 기술적 접근에 국한되지 않습니다.
스마트 배터리공학과에서의 전공 학습을 마친 후, 저는 단기적으로는 실증기술 개발과 관련된 현장연구직으로 진출하고, 장기적으로는 배터리 시스템의 안전성과 효율을 동시에 고려하는 융합기술 연구에 참여하고자 합니다.
단순히 배터리 셀의 성능을 높이는 것을 넘어서, 실제 사용환경에서 일어나는 다양한 변수들을 고려한 '현실기반 최적화 설계'를 주도하는 전문 기술인으로 성장하고자 하는 것이 제진로 방향입니다.
중장기적으로는 배터리 진단 기술과 연계된 AI 기반 예측 시스템 개발에 관심을 두고 있습니다.
따라서 졸업 이후 일정 기간의 실무를 거친 후, 대학원 진학을 통해 해당 기술에 대한 이론적 기반을 강화하고, 데이터 기반 진단 알고리즘과 하드웨어 통합 기술을 접목하는 융합연구를 수행할 계획을 세우고 있습니다.

[hwp/pdf]스마트배터리공학과 편입학 학업계획서